Thế giới đang đối mặt với thách thức mới của AI: Chip lạc hậu quá nhanh

Thế nhưng, hoài nghi về tính khôn ngoan của mức đầu tư khổng lồ dấy lên khi nhiều chuyên gia cảnh báo tuổi thọ của các con chip chuyên dụng ngắn hơn nhiều so với ước tính.

Giữa lúc lo ngại về bong bóng AI vẫn dai dẳng và nền kinh tế Mỹ đang đặt cược quá nhiều vào AI, các chuyên gia phân tích cảnh báo: cú sốc tỉnh mộng có thể sẽ đau đớn và tốn kém.

CEO Nvidia Jensen Huang giới thiệu hai kiến trúc GPU mới nhất Blackwell Ultra và Vera Rubin tại một sự kiện ở San Jose, California, Mỹ hồi tháng 3-2025

“Đó là gian lận!”, nhà đầu tư nổi tiếng Michael Burry, người từng dự đoán đúng khủng hoảng nhà đất ở Mỹ vào năm 2008, viết trên mạng xã hội X hồi đầu tháng 11. Thời điểm đó, ông cho rằng các công ty điều hành trung tâm dữ liệu siêu quy mô như Meta, Microsoft, Google, Oracle  đang khấu hao các chip AI trên sổ sách trong vòng 5-6 năm trong khi tuổi thọ thực tế của chúng chỉ 2-3 năm do công nghệ lỗi thời nhanh chóng.​

Theo Burry, điều này giúp chi phí khấu hao chip AI bị “ẩn” tạm thời trên báo cáo tài chính, cho phép các công ty này báo cáo lợi nhuận cao hơn. Burry ước tính toàn ngành sẽ báo thiếu khoảng 176 tỉ đô la đô la chi phí khấu hao trong giai đoạn 2026-2028.​ Đến 2028, lợi nhuận của Oracle và Meta có thể bị thổi phồng lần lượt 26.9% và 20.8% do thủ thuật kế toán này.

Trước khi làn sóng AI trỗi dậy nhờ hiệu ứng từ ChatGPT của OpenAI, các “ông lớn” điện toán đám mây thường giả định rằng chip và máy chủ của họ sẽ “thọ” khoảng 6 năm.

Nhưng Mihir Kshirsagar, lãnh đạo kỹ thuật của Trung tâm Chính sách công nghệ thông tin thuộc Đại học Princeton (Mỹ) nhận định: “Sự kết hợp giữa hao mòn vật lý và lỗi thời công nghệ khiến giả định tuổi thọ 6 năm của chip AI trở nên khó duy trì”.

Một vấn đề lớn là hiện nay, các nhà sản xuất chip  AI, với Nvidia là “ông vua” không thể tranh cãi , đang tung ra những bộ xử lý mới mạnh mẽ hơn với tốc độ chóng mặt.

Chưa đầy một năm sau khi ra mắt kiến trúc bộ xử lý đồ họa (GPU) Blackwell, Nvidia đã thông báo bộ xử lý mới có tên gọi Rubin sẽ xuất hiện vào năm 2026 với hiệu suất mạnh gấp 7,5 lần.

Với tốc độ độ này, chip AI có thể mất 85-90% giá trị thị trường chỉ trong vòng 3-4 năm, theo nhận định của Gil Luria, trưởng bộ phận nghiên cứu công nghệ của công ty tư vấn tài chính D.A. Davidson.

Chính CEO Nvidia Jensen Huang cũng từng thừa nhận điều này hồi tháng Ba. giải thích rằng  khi Blackwell xuất hiện chẳng ai thèm ngó ngàng đến thế hệ chip cũ nữa.

“Có những trường hợp sử dụng Hopper vẫn ổn nhưng không nhiều”, ông nói khi đề cập đến kiến trúc GPU Hopper mà Nvidia ra mắt lần đầu tiên vào năm 2022.

Luria lưu ý thêm, các bộ xử lý AI cũng hỏng hóc thường xuyên hơn trước. “Chúng chạy nóng đến mức đôi khi thiết bị cháy luôn”, ông nói.

Một nghiên cứu gần đây của Meta về mô hình AI Llama cho thấy tỷ lệ hỏng hóc hàng năm của cụm GPU đào tạo mô hình này lên đến 9%.

Cả Mihir Kshirsagar lẫn Michael Burry đều cho rằng, tuổi thọ thực tế của những con chip AI chỉ vỏn vẹn 2 hoặc 3 năm.

Nvidia đã phản pháo mạnh mẽ trong một tuyên bố hiếm hoi hồi tháng 11, cho rằng ước tính tuổi thọ 4-6 năm của chip AI dựa trên dữ liệu thực tế và xu hướng sử dụng của ngành.

Nhưng Kshirsagar tin rằng, giả định tuổi thọ chip lạc quan này đang khiến chi phí thấp giả tạo, có nghĩa là cơn bùng nổ AI dựa trên nền tảng không bền vững và hậu quả tất yếu sẽ đến.

Theo Jon Peddie, người sáng lập công ty tư vấn Jon Peddie Research, nếu các công ty công nghệ buộc phải rút ngắn thời gian khấu hao chip AI, điều đó sẽ lập tức ảnh hưởng đến lợi nhuận ròng của họ.

“Đây chính là lúc các công ty này gặp rắc rối vì 'sáng tạo' sổ sách kế toán”, Peddie cảnh báo.

Các nhà phân tích lo ngại, hâu quả có thể lan tỏa khắp nền kinh tế ngày càng phụ thuộc vào AI.

Luria không lo cho những công ty công nghệ khổng lồ như Amazon, Google hay Microsoft vì họ nhiều nguồn thu đa dạng.  Nhưng ông lưu ý, các công ty chuyên về hạ tầng AI như Oracle và CoreWeave sẽ đối mặt rủi ro lớn. Cả hai công ty này đang nợ ngập đầu trong cuộc đua mua chip để tranh giành khách hàng đám mây.

Xây dựng trung tâm dữ liệu đòi hỏi huy động nguồn vốn khổng lồ, Luria nhấn mạnh. “Nếu triển vọng lợi nhuận của họ sa sút vì phải thay thiết bị thường xuyên, việc vay vốn sẽ trở nên đắt đỏ hơn rất nhiều”, ông nói.

Tình hình càng nguy cấp vì một số khoản vay của các công ty hạ tầng AI dùng chính những con chip AI làm tài sản thế chấp.

Một số công ty hy vọng giảm bớt thiệt hại bằng cách bán lại chip cũ hoặc dùng chúng cho các nhiệm vụ đơn giản hơn. “Các con chip AI từ năm 2023, nếu còn khả thi về kinh tế, có thể dùng cho nhiệm vụ ít quan trọng hơn hoặc làm dự phòng”, Peddie nói.